web-dev-qa-db-ja.com

T-SQL-条件が満たされるまでテーブルをループする最も効率的な方法は何ですか

T-SQLの領域でプログラミングタスクを取得しました。

タスク:

  1. 人々はエレベーターに乗りたいと思っています。
  2. 列に並んでいる順番で順番が決まります。
  3. エレベーターの最大容量は1000ポンド以下です。
  4. エレベーターが重くなる前にエレベーターに入ることができる最後の人の名前を返してください!
  5. 戻り型はテーブルでなければなりません

enter image description here

質問:この問題を解決する最も効率的な方法は何ですか?ループが正しい場合、改善の余地はありますか?

私はループと#一時テーブルを使用しました、ここで私の解決策:

set rowcount 0
-- THE SOURCE TABLE "LINE" HAS THE SAME SCHEMA AS #RESULT AND #TEMP
use Northwind
go

declare @sum int
declare @curr int
set @sum = 0
declare @id int

IF OBJECT_ID('tempdb..#temp','u') IS NOT NULL
    DROP TABLE #temp

IF OBJECT_ID('tempdb..#result','u') IS NOT NULL
    DROP TABLE #result

create table #result( 
    id int not null,
    [name] varchar(255) not null,
    weight int not null,
    turn int not null
)

create table #temp( 
    id int not null,
    [name] varchar(255) not null,
    weight int not null,
    turn int not null
)

INSERT into #temp SELECT * FROM line order by turn

 WHILE EXISTS (SELECT 1 FROM #temp)
  BEGIN
   -- Get the top record
   SELECT TOP 1 @curr =  r.weight  FROM  #temp r order by turn  
   SELECT TOP 1 @id =  r.id  FROM  #temp r order by turn

    --print @curr
    print @sum

    IF(@sum + @curr <= 1000)
    BEGIN
    print 'entering........ again'
    --print @curr
      set @sum = @sum + @curr
      --print @sum
      INSERT INTO #result SELECT * FROM  #temp where [id] = @id  --id, [name], turn
      DELETE FROM #temp WHERE id = @id
    END
     ELSE
    BEGIN    
    print 'breaaaking.-----'
      BREAK
    END 
  END

   SELECT TOP 1 [name] FROM #result r order by r.turn desc 

ここでは、テストにNorthwindを使用したテーブルの作成スクリプトを示します。

USE [Northwind]
GO

/****** Object:  Table [dbo].[line]    Script Date: 28.05.2018 21:56:18 ******/
SET ANSI_NULLS ON
GO

SET QUOTED_IDENTIFIER ON
GO

CREATE TABLE [dbo].[line](
    [id] [int] NOT NULL,
    [name] [varchar](255) NOT NULL,
    [weight] [int] NOT NULL,
    [turn] [int] NOT NULL,
PRIMARY KEY CLUSTERED 
(
    [id] ASC
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY],
UNIQUE NONCLUSTERED 
(
    [turn] ASC
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]

GO

ALTER TABLE [dbo].[line]  WITH CHECK ADD CHECK  (([weight]>(0)))
GO

INSERT INTO [dbo].[line]
    ([id], [name], [weight], [turn])
VALUES
    (5, 'gary', 800, 1),
    (3, 'jo', 350, 2),
    (6, 'thomas', 400, 3),
    (2, 'will', 200, 4),
    (4, 'mark', 175, 5),
    (1, 'james', 100, 6)
;
10
Legends

一般的にループを回避するようにしてください。これらは通常、セットベースのソリューションよりも効率が悪く、読みにくくなります。

以下はかなり効率的です。

キールックアップを回避するために、名前と重みの列がインデックスで_INCLUDE-_ dである場合はさらにそうです。

turnの順序で一意のインデックスをスキャンし、Weight列の現在の合計を計算できます。次に、同じ順序付け基準でLEADを使用して、現在の合計を確認できます。次の行になります。

これが1000を超えるかNULL(次の行がないことを示す)である最初の行を見つけるとすぐに、スキャンを停止できます。

_WITH T1
     AS (SELECT *,
                SUM(Weight) OVER (ORDER BY turn ROWS UNBOUNDED PRECEDING) AS cume_weight
         FROM   [dbo].[line]),
     T2
     AS (SELECT LEAD(cume_weight) OVER (ORDER BY turn) AS next_cume_weight,
                *
         FROM   T1)
SELECT TOP 1 name
FROM   T2
WHERE  next_cume_weight > 1000
        OR next_cume_weight IS NULL
ORDER  BY turn 
_

実行計画

enter image description here

実際には、厳密に必要な場所の前の数行を読み取るようです。ウィンドウスプールとストリームの各集計ペアが原因で、さらに2行が読み取られるようです。

質問のサンプルデータの場合、理想的にはインデックススキャンから2行を読み取るだけで十分ですが、実際には6行を読み取りますが、これは重大な効率の問題ではなく、テーブルに行が追加されても低下しません( このデモ

この問題に関心のある人は、各演算子によって出力された行を含む画像(_query_trace_column_values_拡張イベントによって示される)を以下に示します。行は_row_id_の順序で出力されます(_47_から始まる)インデックススキャンによって読み取られ、TOPの_113_で終了する最初の行

下の画像をクリックして大きくするか、代わりに フローをわかりやすくするためのアニメーションバージョン を参照してください。

右側のストリーム集合体が最初の行を放出した時点でアニメーションを一時停止します(ゲイリーの場合-ターン= 1)。異なるWindowCount(Joの場合-ターン= 2)で最初の行を受け取るのを待っていたことは明らかです。そして、ウィンドウスプールは、別のturnを持つ次の行を読み取るまで、最初の「Jo」行を解放しません(トーマスの場合-ターン= 3)

したがって、ウィンドウスプールとストリームの集計の両方により、追加の行が読み取られ、プランにはこれらの行が4つあるため、4つの行が追加されます。

enter image description here

上記の列の説明は次のとおりです(info here に基づいて)

  • NodeName:インデックススキャン、NodeId:15、ColumnName:idインデックスでカバーされるベーステーブル列
  • NodeName:Index Scan、NodeId:15、ColumnName:turnベーステーブルの列がインデックスでカバーされています
  • NodeName:Clustered Index Seek、NodeId:17、ColumnName:weightルックアップから取得されたベーステーブル列
  • NodeName:クラスタ化インデックスシーク、NodeId:17、ColumnName:nameルックアップから取得されたベーステーブル列
  • NodeName:Segment、NodeId:13、ColumnName:Segment1010新しいグループの開始時に1を返し、それ以外の場合はnullを返します。 SUMに_Partition By_がないため、最初の行だけが1になります
  • NodeName:シーケンスプロジェクト、NodeId:12、ColumnName:RowNumber1009row_number() Segment1010フラグで示されるグループ内。すべての行が同じグループにあるため、これは1から6までの昇順の整数です。_rows between 5 preceding and 2 following_のような場合に右フレーム行をフィルタリングするために使用されます。 (またはLEAD以降)
  • NodeName:Segment、NodeId:11、ColumnName:Segment1011新しいグループの開始時に1を返し、それ以外の場合はnullを返します。 SUMに_Partition By_がないため、最初の行だけが1になります(Segment1010と同じ)
  • NodeName:ウィンドウスプール、NodeId:10、ColumnName:WindowCount1012ウィンドウフレームに属する行をグループ化する属性。このウィンドウスプールは、_UNBOUNDED PRECEDING_の「高速トラック」ケースを使用しています。ソース行ごとに2行を発行する場所。 1つは累積値を持ち、もう1つは詳細値を持ちます。 _query_trace_column_values_によって公開される行に目に見える違いはありませんが、実際には累積列があると思います。
  • NodeName:Stream Aggregate、NodeId:9、ColumnName:Expr1004Count(*)計画に従ってWindowCount1012によってグループ化されましたが、実際には実行中のカウント
  • NodeName:Stream Aggregate、NodeId:9、ColumnName:Expr1005SUM(weight)計画に従ってWindowCount1012によってグループ化されますが、実際には実行中の重みの合計(つまり、_cume_weight_)
  • NodeName:Segment、NodeId:7、ColumnName:Expr1002CASE WHEN [Expr1004]=(0) THEN NULL ELSE [Expr1005] END-COUNT(*)がどのように見えるか確認しない0になるため、常に合計が実行されます(_cume_weight_)
  • NodeName:Segment、NodeId:7、ColumnName:Segment1013LEADに_partition by_がないため、最初の行は1になります。すべて残りはnullになります
  • NodeName:シーケンスプロジェクト、NodeId:6、ColumnName:RowNumber1006row_number() Segment1013フラグで示されるグループ内。すべての行が同じグループにあるため、これは1から4までの昇順の整数です
  • NodeName:Segment、NodeId:4、ColumnName:BottomRowNumber1008RowNumber1006 + 1 LEADには次の単一行が必要なので
  • NodeName:Segment、NodeId:4、ColumnName:TopRowNumber1007RowNumber1006 + 1 LEADには次の単一行が必要なので
  • NodeName:Segment、NodeId:4、ColumnName:Segment1014LEADに_partition by_がないため、最初の行は1になります。すべて残りはヌルになります
  • NodeName:Window Spool、NodeId:3、ColumnName:WindowCount1015前の行番号を使用してウィンドウフレームに属する行をグループ化する属性。 LEADのウィンドウフレームには最大2行(現在の行と次の行)があります
  • NodeName:Stream Aggregate、NodeId:2、ColumnName:Expr1003LAST_VALUE([Expr1002]) for LEAD(cume_weight)
16
Martin Smith

好奇心と同じように(質問がT-SQLを示しているため)、SQLCLRを使用してこの問題を効率的に解決することもできます。

アイデアは、turnが1000を超えるまで(または行がなくなるまで)、weightの順序で一度に1行ずつ読み取り、最後に読み取ったnameを返すことです。

ソースコードは:

using Microsoft.SqlServer.Server;
using System.Data;
using System.Data.SqlClient;
using System.Data.SqlTypes;

public partial class UserDefinedFunctions
{
    [SqlFunction(DataAccess = DataAccessKind.Read,
        SystemDataAccess = SystemDataAccessKind.None,
        IsDeterministic = true, IsPrecise = true)]
    [return: SqlFacet(IsFixedLength = false, IsNullable = true, MaxSize = 255)]
    public static SqlString Elevator()
    {
        const string query =
            @"SELECT L.[name], L.[weight]
            FROM dbo.line AS L
            ORDER BY L.turn;";

        using (var con = new SqlConnection("context connection = true"))
        {
            con.Open();
            using (var cmd = new SqlCommand(query, con))
            {
                var rdr = cmd.ExecuteReader(CommandBehavior.SingleResult);
                var name = SqlString.Null;
                var total = 0;

                while (rdr.Read() && (total += rdr.GetInt32(1)) <= 1000)
                {
                    name = rdr.GetSqlString(0);
                }
                return name;
            }
        }
    }
}

コンパイルされたアセンブリとT-SQL関数:

CREATE Assembly Elevator AUTHORIZATION [dbo]
FROM 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
WITH PERMISSION_SET = SAFE;
GO
CREATE FUNCTION dbo.Elevator ()
RETURNS nvarchar(255)
AS EXTERNAL NAME Elevator.UserDefinedFunctions.Elevator;

結果を得る:

SELECT dbo.Elevator();
6
Paul White 9

Martin Smith's solution からのわずかな変化

SELECT top 1 name
FROM (
    SELECT id, name, weight, turn
         , SUM(weight) OVER (ORDER BY turn) AS cumulative_weight
    FROM line                               
) as T
WHERE cumulative_weight <= 1000
ORDER BY turn DESC 

RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROWはデフォルトのウィンドウフレームなので、宣言しませんでした。

次の累積重みの代わりに、現在の累積重みの述語が使用されます。

私はどのプランもチェックしていないので、その点で違いがあるかどうかわかりません。

1
Lennart

自分自身に対して結合を行うことができます:

select 
    a.id, a.turn, a.game, 
    coalesce(sum(b.weight), 0) as cumulative_weight
from
    table a
left join 
    table b
on
    a.turn > b.turn
group by
    a.id, a.turn, a.game ;

この種のものは、行ごとの選択を引き起こすため、あまり効率的ではありません。しかし、少なくともそれは単一のステートメントとして表現されています。

SQLで完全に実行する必要がない場合は、すべての行を選択してループし、行を重ねていくだけです。

一時テーブルを使用せずに、ストアドプロシージャで同じことを行うこともできます。変数に合計と最後の行の名前を保持するだけです。

0
Ewan